SİBER GÜVENLİK ÖNLEMLERİNİN ANALİZİ VE MODELLENMESİ

Abstract

Siber saldırılara karşı güvenlik önlemi almak tüm dünya için günümüz şartlarında bir gereksinim haline gelmiştir. Bu gereksinimlerin doğru yönde ve en etkili şekilde kullanılabilmesi ve uygulanması ise tüm kuruluşlarca önem derecesi yüksek olarak esas alınmaktadır. Bu çalışmada güvenlik önlemleri alınırken saldırıların analizlerinin anlamlı bir şekilde yapılabilmesi ve bunun analiz çıktılarının modellenerek daha anlaşılır ve daha kolay müdahaleye olanak sağlaması esas alınmıştır. Modellemeler ile analiz çıktılarına istatistiksel hesaplama metotları uygulanarak anlaşılabilir bir senaryo ortaya çıkarılmış ve siber güvenliğe etkin ve belirgin bir müdahale olanağına destek sağlanmıştır. "Auckland Institute of Studies Website Phishing Data Set", "UNB - CCCS-CIC-AndMal-2020", "UNB - Network 2020" gibi son yıllara ait ve birçok siber saldırıyı kapsayan, gerek ağ üzerinde gerekse yazılım ve farklı donanımsal saldırılara ait büyük bir örneklemi kapsayan veri setleri üzerinde çalışmalar gerçekleştirilmiş olup, verilerin analizlerinin Wire-shark ve Snort ile yapılandırılmış çıktılarını WEKA ve SPSS ile anlamlandırılması yapılmıştır. Tüm bu işlemler ve bulgular göstermektedir ki milyonlarca log verisi çöp olmak yerine daha modelli ve daha anlamı bir senaryoya koyularak, siber güvenlik açısından daha somut adımlar ve yollar izlenebilmektedir ve bu anlamda çalışmalara yardımcı olmaktadır. Bu çıkan senaryoya göre bir sonraki saldırılar ve gelecekteki saldırılar hakkında bir ön tahmine olanak sağlanmaktadır.

Taking security measures against cyber-attacks has become a necessity for the whole world in today's conditions. The use and implementation of these requirements in the right direction and in the most effective way are taken as a basis by all institutions with a high degree of importance. In this study, while taking security precautions, it is based on the meaningful analysis of the attacks and the modeling of the analysis outputs, allowing more understandable and easier intervention. An understandable scenario was created by applying statistical calculation methods to the analysis outputs with modeling, and support was provided for an effective and significant intervention in cyber security. Studies have been carried out on data sets such as "Auckland Institute of Studies Website Phishing Data Set", "UNB - CCCS-CIC-AndMal-2020", "UNB - Network 2020", which cover a large sample of both on the network, software and different hardware attacks, and the analysis of the data has been carried out in Wire-shark and A study has been done to make sense of the snort-structured outputs with WEKA and SPSS. All these processes and findings show that by putting millions of log data in a more modeled and more meaningful scenario instead of being garbage, more concrete steps and paths can be followed in terms of cyber security, and in this sense, it helps to work. According to this scenario, a prediction about next attacks and future attacks is possible.